scrapy和scrapy-redis有什么區(qū)別?為什么選擇redis數(shù)據(jù)庫(kù)?

　　Scrapy和Scrapy-Redis是兩個(gè)Python框架，用于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)。它們之間的主要區(qū)別在于數(shù)據(jù)的調(diào)度和存儲(chǔ)方式。

　　Scrapy是一個(gè)強(qiáng)大的、基于事件驅(qū)動(dòng)的異步爬蟲(chóng)框架。它使用自己的調(diào)度器和內(nèi)存隊(duì)列來(lái)管理爬取請(qǐng)求，并將爬取到的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在各種目標(biāo)中，如文件、數(shù)據(jù)庫(kù)等。Scrapy可以方便地實(shí)現(xiàn)單機(jī)爬蟲(chóng)，但在分布式環(huán)境下需要額外的工作來(lái)管理多個(gè)爬蟲(chóng)實(shí)例之間的請(qǐng)求和數(shù)據(jù)。

　　Scrapy-Redis是Scrapy框架的一個(gè)插件，它提供了分布式爬蟲(chóng)的支持，使用Redis作為中心化的調(diào)度器和隊(duì)列。它將爬取請(qǐng)求和爬取數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Redis數(shù)據(jù)庫(kù)中，實(shí)現(xiàn)了多個(gè)爬蟲(chóng)實(shí)例之間的請(qǐng)求和數(shù)據(jù)共享。這樣可以更容易地實(shí)現(xiàn)分布式爬蟲(chóng)，使得多個(gè)爬蟲(chóng)實(shí)例可以協(xié)同工作，提高爬取效率。

　　選擇Redis作為數(shù)據(jù)庫(kù)的主要原因是其高性能和靈活性。Redis是一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，具有快速的讀寫(xiě)速度，可以輕松處理高并發(fā)的請(qǐng)求。此外，Redis還支持多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和豐富的操作命令，適合存儲(chǔ)和處理各種類型的數(shù)據(jù)。這使得Redis成為一個(gè)理想的選擇，用于存儲(chǔ)和調(diào)度爬蟲(chóng)的請(qǐng)求和數(shù)據(jù)。

　　下面是一個(gè)使用Scrapy-Redis構(gòu)建分布式爬蟲(chóng)的簡(jiǎn)單代碼示例：

# 在settings.py中配置Scrapy-Redis
# 設(shè)置Redis作為調(diào)度器和去重器
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
# 設(shè)置Redis連接信息
REDIS_HOST = 'localhost'
REDIS_PORT = 6379

# 創(chuàng)建一個(gè)Spider繼承RedisSpider
import scrapy
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'my_spider'
    allowed_domains = ['example.com']

    # 定義Redis Key的名稱
    redis_key = 'my_spider:start_urls'

    def parse(self, response):
        # 解析爬取到的頁(yè)面數(shù)據(jù)
        # 處理爬取結(jié)果
        pass

# 運(yùn)行爬蟲(chóng)
# 啟動(dòng)Redis服務(wù)
# 執(zhí)行以下命令運(yùn)行爬蟲(chóng)
scrapy runspider my_spider.py

　　在上面的代碼中，我們定義了一個(gè)名為MySpider的爬蟲(chóng)，繼承自RedisSpider。通過(guò)設(shè)置redis_key，我們告訴Scrapy-Redis從Redis中讀取起始URL，并將爬取結(jié)果存儲(chǔ)回Redis中。這樣，多個(gè)爬蟲(chóng)實(shí)例可以通過(guò)Redis共享URL和數(shù)據(jù)。